人類對深空的了解比我們對地球最深的海洋的了解更多。但科學家計劃在 AI 的幫助下改變這種狀況。
美國政府資助的非營利研究組織 MITRE 的 BlueTech 首席戰略師 Nick Rotker 說：“我們擁有的火星地圖比我們專屬經濟區的地圖要好。”“地球上大約 70% 的區域都被水覆蓋著，我們幾乎沒有探索過。”
在 GTC 大會上，Rotker 和兩位同事在一個擠滿了人的宴會廳發言，其中包括著名海洋學家兼泰坦尼克號發現者 Robert Ballard，他概述了繪制詳細的地球海洋地圖的計劃，并勾勒出了一項涉及科學、學術和企業社區的合作戰略。
有關更多信息，請參閱 探索地球海洋：使用數字孿生推動 NVIDIA On-Demand 上的數字海洋協作 。
Rotker 解釋了 MITRE 的努力如何 (至少部分) 建立在實施三臺計算機的策略上，以創建世界海洋的高保真數字孿生。
第一臺計算機由 NVIDIA DGX 平臺 提供支持。它使用大量大氣和海洋相關數據來訓練模型，包括有關鹽度水平、當前模式、冰形成和海底地形的數據。這些數據的大量多模態來源來自 LiDAR 數據、由探測浮標組成的 SOFAR 網絡 、衛星以及不同的大氣輸入。
第二臺計算機實際上是專為探索海洋而設計的自主機器人車隊，這些機器人與第三臺計算機 (一組位于弗吉尼亞的計算機，運行 NVIDIA Omniverse ) 集成。
這三臺計算機協同工作，訓練 Vespa 大小的無人水下機器人，用于自主觀察。
Rotker 的團隊正在馬薩諸塞州貝德福德的 MITRE BlueTech 中訓練這些機器人，在那里，自主機器人通過通信線路將收集到的信息分享給弗吉尼亞州的計算機。
這些運行 NVIDIA Omniverse 的計算機 可創建機器人實時觀察到的內容的數字孿生，并用于幫助提高機器人的水下自主性。這些自主機器人配備傳感器， 使用 NVIDIA Jetson AGX Xavier 卡運行邊緣計算。
當這些機器人經過充分訓練，可以在零樣本的水下環境中自主導航時，Rotker 和他的團隊將把它們釋放到海洋中，在那里他們將收集更多數據，以提供關于海洋的新見解。
新海洋相關數據的初始用例包括提高人類對漁業動態的理解、更準確地對極端天氣事件及其如何影響海洋和海洋附近社區進行建模，以及識別珊瑚礁健康面臨的威脅。
從長遠來看，MITRE 計劃創建集成的 autonomous 平臺，以更深入地了解世界海洋。
MITRE 首席環境工程師 Connor Lewellyn 表示：“幾乎有無數與海洋相關的變量是由物理學驅動的。“我們正在使用新的計算來更好地訓練天氣模型，以驅動更全面的預測海洋模型。
MITRE 計劃與 SOFAR 和其他公司合作，擴大海洋探索規模，并推進通用標準 (一種用于水下數據的 USB 端口) ，以便研究人員、學者和企業更好地了解海洋。
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